scholarly-metadata
dblp (CS bibliography)
La bibliografía curada de informática, que indexa alrededor de siete millones de publicaciones de revistas y congresos del área con registros de autor cuidadosamente mantenidos. Se puede consultar en dblp.org o mediante su API gratuita. Su alcance se limita estrictamente a la informática, pero dentro de ese campo suele ser el registro más limpio y fiable de quién publicó qué, dónde y cuándo.
Por qué es útil y cómo funciona
dblp se distingue de los índices académicos generales porque está curado meticulosamente a mano para el ámbito de la informática, lo que significa que sus registros de autor están desambiguados y que su cobertura de congresos y revistas se mantiene con esmero. Si se necesita un listado fiable y limpio de las publicaciones de un investigador en informática, o encontrar todo lo publicado en un congreso o en una revista concretos, dblp suele ser más fiable que un índice mayor pero menos curado. Se puede buscar por autor, título o sede en dblp.org, u obtener datos estructurados en JSON, XML o BibTeX mediante su API gratuita. Su alcance se limita estrictamente a la informática.
Qué contiene
Más de ocho millones de publicaciones indexadas a fecha de 2025, procedentes de miles de revistas y actas de congresos de informática, con páginas de autor cuidadosamente mantenidas para más de tres millones de investigadores.
Acceso por API
https://dblp.org/search/publ/api?q=...&format=json ; SPARQL https://sparql.dblp.org/sparql
Lo que medimos
Nuestras propias pruebas, no lo que afirma el archivo. Se repiten periódicamente; cada dato lleva su fecha.
Accesibilidad
- Petición directa
- Respondió HTTP 200 13,6 s
- A través de un proxy de centro de datos
- Respondió HTTP 200 7,2 s
- API, directa
- Respondió HTTP 200 2,5 s
- API, a través de proxy
- Respondió HTTP 200 3,3 s
¿Una búsqueda real devolvió algo?
Devolvió resultados · 10 resultados para la consulta de prueba · mediana 2,1 s · estable entre ejecuciones
Consulta de prueba: An enhanced deep learning framework for DeepFake detection using EfficientNet-B3 comparative evaluation of deep and machine learning techniques.
Cobertura en el banco de pruebas
Encontró 8 de 9 elementos de prueba (89%) en el clúster Artículos académicos. Respuesta mediana 2,1 s.
Según lo conocido que sea el elemento: 3/3 muy conocidos, 3/4 intermedios, 2/2 poco conocidos .
Un elemento que sí encontró: Determining the impacts of climate change and human activities on vegetation change on the Chinese Loess Plateau conside
Accesibilidad medida el 2026-08-22. Búsqueda comprobada el 2026-08-22. Banco de pruebas ejecutado el 2026-08-22.
Acceso
Acceso programático mediante API (puede requerir clave, consulte la etiqueta API).